2001-2018年濟(jì)南氣溶膠光學(xué)厚度時空分布及影響因素研究

吳燕杰 滿其霞 艾文育 呂燕玲

( 山東師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，250358，濟(jì)南 )

1 引 言

氣溶膠(Aerosol)是指大量懸浮在空氣中直徑在0.001～100 μm的固體小顆粒、液滴及有機(jī)物等眾多物質(zhì)共同構(gòu)成的穩(wěn)定混合物，是大氣污染的重要組成部分.氣溶膠對區(qū)域環(huán)境有輻射強(qiáng)迫作用[1]，會進(jìn)一步影響降水、氣溫等氣象要素[2-4]，通過呼吸進(jìn)入肺部，影響人體健康[5].因此，氣溶膠的時空分布特征及影響因素研究對污染防治和人類健康意義重大.氣溶膠光學(xué)厚度是衡量大氣氣溶膠的重要因子，用以表征大氣混濁度或大氣中氣溶膠總含量[6,7].一般而言，氣溶膠光學(xué)厚度與大氣中氣溶膠含量、空氣清潔度呈正相關(guān)[8].目前，AOD主要通過地基遙感和衛(wèi)星遙感來探測，地基遙感可以提供AOD的時間變化特征，但是難以得到良好的空間變化信息，而衛(wèi)星遙感信息獲取方便，范圍大、成本低，能夠?qū)崿F(xiàn)大范圍長時間監(jiān)測[9]，恰恰彌補(bǔ)了這一不足.

MODIS AOD產(chǎn)品時空分辨率高，數(shù)據(jù)質(zhì)量好，在大氣污染研究領(lǐng)域應(yīng)用廣泛.通常采用陸地植被暗像元方法(Dark Target Algorithm,DT)和深藍(lán)通道算法(Deep Blue Algorithm,DB)獲取陸地植被、沙漠等區(qū)域的氣溶膠信息，采用水體DT特性獲取海洋區(qū)域的氣溶膠信息[10-13].Chu等人[14]對NASA提供的氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品進(jìn)行分析，證明了此產(chǎn)品可應(yīng)用于大氣污染研究.Justice等人[15]利用MODIS AOD產(chǎn)品和MISR數(shù)據(jù)估算了2000-2009年的AOD變化特征，結(jié)果表明歐洲和南美洲AOD呈下降趨勢，東南亞呈上升趨勢，經(jīng)分析，AOD增加與工業(yè)污染增加呈正相關(guān).李成才等人[16]利用MODIS AOD產(chǎn)品研究了中國東部地區(qū)氣溶膠光學(xué)、季節(jié)變化特征，表明AOD變化主要影響因素是人口密集以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展而產(chǎn)生的人為氣溶膠.張明遠(yuǎn)等人[17]利用經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)和MOD04_3Km產(chǎn)品對新疆2001-2017年AOD時空變化及影響因素進(jìn)行研究，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素與AOD呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性.

陳飛龍等人[18]結(jié)合氣象站點PM2.5濃度值與MODIS AOD數(shù)據(jù)進(jìn)行特征及相關(guān)性分析，表明濟(jì)南春夏季AOD與PM2.5變化趨勢相反，且在空間分布上市區(qū)高于郊區(qū).劉雨思等人[19]對濟(jì)南大氣PM2.5樣品進(jìn)行采集分析，表明濟(jì)南市大氣細(xì)粒子形成原因主要是汽車尾氣及二次轉(zhuǎn)化、燃煤及冶煉工業(yè)排放等.

近年來，濟(jì)南關(guān)于氣溶膠光學(xué)厚度的研究主要集中在AOD與PM2.5的相關(guān)性方面，而長時間序列的AOD時空變化及影響因素研究較少.因此，本文利用MOD04_3Km氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品，結(jié)合降水量、溫度等氣象要素及GDP、二氧化硫排放量等城市發(fā)展要素等因子，研究2001-2018年AOD時空變化特征及其影響因素，為濟(jì)南大氣污染成因分析及污染防治提供依據(jù).

2 研究區(qū)概況

濟(jì)南市(北緯36°40′，東經(jīng)117°00′)地勢南高北低，位于魯西北沖積平原與魯中南低山丘陵的交接帶上，主要地形為平原、山地、丘陵，是中緯度暖溫帶半濕潤季風(fēng)型氣候，泉水資源豐富(圖1).隨著經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展，濟(jì)南工業(yè)化加劇，交通壓力加重，大氣狀況日益嚴(yán)峻.然而，自2013年起，山東省頒布了《山東省2013-2020大氣污染防治規(guī)劃》，從污染產(chǎn)生、傳播途徑、污染處理三方面入手，實施外電引進(jìn)，控制揚(yáng)塵，交通尾氣管控，大力發(fā)展清潔能源等措施防治大氣污染，濟(jì)南作為省會城市，積極響應(yīng)，大氣污染狀況顯著改善.

圖1 濟(jì)南市數(shù)字高程模型圖(Digital Elevation Model,DEM)

3 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)處理

3.1遙感數(shù)據(jù)AOD遙感數(shù)據(jù)為MOD04_3KM氣溶膠產(chǎn)品(Aqua衛(wèi)星的二級產(chǎn)品數(shù)據(jù))，來源于美國NASA官網(wǎng)(https://www.nasa.gov/)，時間分辨率為0.5 d，空間分辨率為3 Km，數(shù)據(jù)的時間跨度為2001-2018年.

由MOD04_3KM數(shù)據(jù)，提取濟(jì)南市2001年1月1日-2018年12月31日的AOD產(chǎn)品.對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、重投影和裁剪等批處理工作.為使AOD時空差異更直觀，將最大值作為單幅影像的AOD值，對日數(shù)據(jù)取最大值得月數(shù)據(jù)，再取均值季數(shù)據(jù)和年數(shù)據(jù)，并分析其時空分布特征.

3.2自然因素自然因素數(shù)據(jù)來源于氣象局和地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)，主要包括濟(jì)南平均氣溫、平均風(fēng)速、降水天數(shù)和降水量，MODIS中國合成產(chǎn)品歸一化植被指數(shù)(Normalized Differente Vegetation Index,NDVI)月數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)(分辨率為30 m).對2010-2015年NDVI分季節(jié)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的AOD數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，研究植被對濟(jì)南AOD 的影響；對濟(jì)南DEM與相應(yīng)年份的AOD值進(jìn)行隨機(jī)點提取及相關(guān)性分析，研究地形對濟(jì)南AOD的影響.

3.3城市發(fā)展數(shù)據(jù)城市發(fā)展數(shù)據(jù)(表1)，包括《濟(jì)南市統(tǒng)計年鑒》中下載的濟(jì)南2001-2018年二氧化硫排放量、GDP、年末總?cè)丝?、全部工業(yè)單位個數(shù)、年末營運(yùn)車輛數(shù)據(jù)、環(huán)境空氣二氧化硫濃度年均值、環(huán)境空氣二氧化氮濃度年均值、PM10濃度年均值，與對應(yīng)年份AOD數(shù)據(jù)的年均值進(jìn)行相關(guān)分析，研究濟(jì)南城市發(fā)展因素對AOD的影響.

3.4像元統(tǒng)計法像元統(tǒng)計法對每個像元的灰度值進(jìn)行函數(shù)運(yùn)算，并將結(jié)果賦值給對應(yīng)像元，以達(dá)到實驗研究的目的.

3.4.1 最大值統(tǒng)計法 最大值統(tǒng)計法將逐個像元比較取最大值，算法如圖2，其中InsRas表示輸入圖像，OutRas表示輸出圖像，表格內(nèi)數(shù)字表示像素值.本文利用像元統(tǒng)計法，對每月份日數(shù)據(jù)取最大值，獲取濟(jì)南AOD分布月數(shù)據(jù).

圖2 最大值統(tǒng)計法

3.4.2 平均值統(tǒng)計法 平均值統(tǒng)計法將輸入影像逐個像元求和取平均值，將結(jié)果數(shù)值作為輸出影像對應(yīng)像元的灰度值，算法如圖3，其中InsRas表示輸入圖像，OutRas表示輸出圖像，表格內(nèi)數(shù)字表示像素值.本文利用像元統(tǒng)計法，按照季節(jié)劃分(以三個月為一組，進(jìn)行氣象劃分—春：3-5月，夏：6-8月，秋：9-11月，冬：12-2月)，對濟(jì)南AOD分布月數(shù)據(jù)求平均值，獲取濟(jì)南AOD分布季節(jié)均值數(shù)據(jù)；對1-12月濟(jì)南AOD分布數(shù)據(jù)求平均值，獲取濟(jì)南AOD分布年均數(shù)據(jù).

圖3 平均值統(tǒng)計法

4 AOD時空分布及變化特征

4.1空間分布特征圖4是2001-2018年濟(jì)南年均AOD空間分布，中北部地區(qū)整體呈偏紅色調(diào)，AOD值較高；南部地區(qū)偏藍(lán)綠色調(diào)，AOD值較低；空間分布上濟(jì)南氣溶膠濃度由北至南呈階梯式降低，萊蕪區(qū)由中部向外輻散降低.

北部屬平原地區(qū)，工業(yè)排污企業(yè)分布密集，污染嚴(yán)重，AOD最高值可達(dá)1.601；中部城區(qū)人口稠密，交通網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)，機(jī)動車尾氣排放量大，主城區(qū)AOD最高值同樣高達(dá)1.601；南部山區(qū)地形起伏大，不適宜規(guī)劃工業(yè)區(qū)和居住區(qū)，車流量較少，少污染源，氣溶膠光學(xué)厚度值明顯低于中北部；東南部萊蕪區(qū)為新規(guī)劃城區(qū)，工業(yè)和城區(qū)分布自成體系，經(jīng)濟(jì)開發(fā)強(qiáng)度弱于原有城區(qū)，污染程度大幅度降低.

濟(jì)南由北向南，功能區(qū)可大致劃分為工業(yè)區(qū)、城區(qū)、南部山區(qū)，與氣溶膠濃度階梯一一對應(yīng)，由此可見工業(yè)污染以及人類活動對氣溶膠影響明顯.

表1 濟(jì)南市2001-2018年城市發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)

圖4 2001-2018年濟(jì)南年均AOD空間分布

4.2 時間變化特征

4.2.1 年際變化特征 圖5是2001-2018年濟(jì)南年均AOD年際變化圖，2001-2018年間濟(jì)南AOD整體呈現(xiàn)兩升兩降.2001-2006年間，濟(jì)南城市AOD值整體呈升高趨勢，AOD最高值介于2.00～2.50之間，現(xiàn)代化和工業(yè)化加劇了濟(jì)南城市污染，AOD高值區(qū)域從中北部部分地區(qū)擴(kuò)大到整個中北部地區(qū)；2007-2008年AOD值整體出現(xiàn)回落，AOD最高值降至1.50～2.00之間，奧運(yùn)期間全國大力整治環(huán)境，出臺的有關(guān)措施很大程度上遏制了排污企業(yè)，提升了污染治理標(biāo)準(zhǔn)，濟(jì)南AOD值相對較高區(qū)域面積縮小，由聚塊狀分布縮減為零星散布；2009-2011年，AOD值整體再次回升，奧運(yùn)之后一部分排污源再次抬頭，AOD最高值再次攀升至2.00～2.50，相對重污染區(qū)仍然集中在中北地區(qū)；2012-2018年AOD值出現(xiàn)回落，濟(jì)南出臺強(qiáng)有力污染治理辦法，推舉一系列產(chǎn)業(yè)升級、能源轉(zhuǎn)換措施，顯著改善了城市空氣質(zhì)量，整體AOD值介于0～1.50之間，極個別地區(qū)AOD值較高，介于1.50～2.00之間，中北部相對重污染區(qū)不斷瓦解縮小.

圖6是2001-2018年濟(jì)南市氣溶膠光學(xué)厚度年均值及最高值變化情況圖，濟(jì)南AOD年均值及最高值起伏不定，呈鋸齒狀.2001-2018年間濟(jì)南AOD最高值在1.544～2.436之間波動，年均值在0.890～1.480之間變化，2006年AOD最高值及年均值最高，分別達(dá)到了2.436和1.480， 2001年最低，分別是1.544和0.890；AOD年均值在2001-2006年，極速上漲，從0.890增長到1.480；2006-2008年，AOD值第一次極速下跌，從1.480跌落到1.134；2008-2010發(fā)生了第二次上升，漲幅趨勢平緩，從1.134上漲到1.398；2010-2018年，下降趨勢平緩，AOD年均值從1.398下降到0.895.

圖5 2001-2018年濟(jì)南年均AOD年際變化

圖6 2001-2018年AOD變化

4.2.2 季節(jié)變化特征 圖7是濟(jì)南市2001-2018 AOD季節(jié)變化圖，濟(jì)南市AOD值呈現(xiàn)強(qiáng)烈的季節(jié)變化.2001-2018年，春季AOD值最高值出現(xiàn)在2006年，值為0.691，最低值出現(xiàn)在2002年，值為0.390；夏季AOD最高值出現(xiàn)在2011年，值為0.91，最低值出現(xiàn)在2001年，值為0.348；秋季2010年最高，值為0.602，2017年最低值為0.275；冬季2017年最高，值為0.213，2004年最低值為0.13.冬季AOD值長期處于最低水平且波動幅度最小，主要因為季節(jié)氣候，有利于氣溶膠擴(kuò)散[20,21]，濟(jì)南屬溫帶季風(fēng)氣候，秋冬季盛行北風(fēng)，不利于氣溶膠聚集，有效降低了AOD 值.結(jié)合圖8、圖9可以看出：濟(jì)南整體區(qū)域AOD值春夏季明顯高于秋冬季.夏季AOD值最高，均值為1.507；春季AOD值僅次于夏季，均值為1.357；秋、冬季氣溶膠光學(xué)厚度依次降低，分別為1.022和0.439.由此可得，濟(jì)南AOD變化規(guī)律：夏季>春季>秋季>冬季.

圖7 濟(jì)南市2001-2018 年AOD季節(jié)變化

圖8 濟(jì)南市2001-2018 年AOD均值季節(jié)變化圖

圖9 濟(jì)南市2001-2018年AOD值季節(jié)統(tǒng)計圖

5 氣溶膠光學(xué)厚度的影響因素分析

5.1 AOD與自然因素的關(guān)系

5.1.1 氣象因素 將獲取的濟(jì)南站點的氣象數(shù)據(jù)(平均溫度、平均風(fēng)速、降水天數(shù)和降水量)按照季節(jié)劃分規(guī)則計算，得到2001-2018年各年份的春、夏、秋、冬的氣象數(shù)據(jù)，將其與前面得到的各年份的AOD季節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示.對表2進(jìn)行分析可得，平均氣溫在春、夏季與對應(yīng)季節(jié)AOD數(shù)據(jù)呈正相關(guān)，秋、冬季與對應(yīng)季節(jié)AOD數(shù)據(jù)呈負(fù)相關(guān)，且春季平均氣溫與春季AOD呈強(qiáng)相關(guān)，夏、秋、冬季呈弱相關(guān)；平均風(fēng)速在春、夏季與對應(yīng)季節(jié)AOD數(shù)據(jù)呈正相關(guān)，秋、冬季與對應(yīng)季節(jié)AOD數(shù)據(jù)呈負(fù)相關(guān)，在春、冬季相關(guān)性較強(qiáng)，夏秋季相關(guān)性很弱；降水天數(shù)在春、夏、秋、冬四季都與對應(yīng)季節(jié)AOD數(shù)據(jù)呈負(fù)相關(guān)，夏、冬季相關(guān)性較強(qiáng)，春季相關(guān)性較弱，秋季相關(guān)性很弱；降水量在春、夏、冬季與對應(yīng)季節(jié)AOD數(shù)據(jù)呈負(fù)相關(guān)，且相關(guān)性較強(qiáng)，在秋季，降水量與AOD數(shù)據(jù)成正相關(guān)，中等相關(guān)性.

表2 AOD 與氣象因素的相關(guān)性

5.1.2 植被因素 將獲取的2010-2018年的500M NDVI月數(shù)據(jù)按照季節(jié)劃分規(guī)則取均值得到2010-2018年NDVI各年份的季數(shù)據(jù)，將其與前面得到的2010-2018年的AOD季節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表3所示.對表3進(jìn)行分析可得：在春季、秋季和冬季，NDVI與AOD呈負(fù)相關(guān)，在夏季NDVI和AOD呈正相關(guān).但是，依據(jù)岳峰等[22]的研究，NDVI與AOD呈明顯負(fù)相關(guān).選取2001、2008與2015年NDVI數(shù)據(jù)(圖10)，結(jié)合濟(jì)南地形因素及濟(jì)南城區(qū)規(guī)劃，發(fā)現(xiàn)濟(jì)南高密度植被覆蓋區(qū)與工業(yè)密集區(qū)重合，工業(yè)區(qū)SO2等排污較多，而SO2排放量等與AOD呈極顯著正相關(guān)[23]，因此植被因素對AOD的影響被削弱，在夏季與AOD呈正相關(guān).

表3 AOD與NDVI的相關(guān)性

圖10 濟(jì)南NDVI分布圖

5.1.3 地形因素 將由30 m分辨率的濟(jì)南DEM數(shù)據(jù)中提取的高程數(shù)據(jù)，同濟(jì)南AOD值進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果如表4所示.結(jié)合表4和圖1可得，濟(jì)南南部山區(qū)地勢較高，海拔高于350 m，中北部平原地帶地勢較低，海拔值在0～350 m左右.隨著海拔高度的升高，AOD值不斷減小，即濟(jì)南氣溶膠光學(xué)厚度與海拔高度呈負(fù)相關(guān)，氣溶膠濃度隨海拔的升高不斷降低.

表4 AOD與DEM的相關(guān)性

5.2AOD與城市發(fā)展的關(guān)系從《山東統(tǒng)計年鑒》中獲取GDP、年末總?cè)丝凇⒛昴I運(yùn)車輛、全部工業(yè)單位個數(shù)、SO2排放量、環(huán)境空氣SO2濃度、環(huán)境空氣NO2濃度年均值、PM10濃度年均值等數(shù)據(jù)，對其與濟(jì)南市AOD進(jìn)行相關(guān)分析，得到表5.

1) GDP、年末總?cè)丝?、年末營運(yùn)車輛與AOD值呈現(xiàn)弱負(fù)相關(guān)，即隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，氣溶膠濃度呈下降趨勢，與張明遠(yuǎn)等[17]研究的經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素與AOD呈現(xiàn)明顯正相關(guān)這一結(jié)論相悖.胡宗義等[24]研究表明，環(huán)保政策可以有效緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的高污染.國家在2010年頒布了《關(guān)于推進(jìn)大氣污染聯(lián)防聯(lián)控工作改善區(qū)域空氣質(zhì)量的指導(dǎo)意見》，各地紛紛出臺環(huán)保政策，很大程度上削弱了經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的大氣污染.

2)全部工業(yè)單位個數(shù)與AOD值呈弱正相關(guān)，即排污總量一定程度上影響空氣清潔度，導(dǎo)致氣溶膠濃度上升.

3)二氧化硫排放量與AOD呈現(xiàn)強(qiáng)正相關(guān)，即二氧化硫是導(dǎo)致AOD值升高的主要原因之一.因此，政策原因引起的人為干預(yù)對氣溶膠光學(xué)厚度影響大于經(jīng)濟(jì)、自然等因素的自然作用，加強(qiáng)人為干預(yù)排污治污是治理大氣污染的首選之道.

4) SO2濃度與AOD值呈弱正相關(guān)，NO2濃度與AOD值呈弱負(fù)相關(guān)，對氣溶膠濃度影響不大；PM10與AOD值呈極弱相關(guān)，對氣溶膠影響甚微.

表5 AOD與城市發(fā)展因素的相關(guān)性

6 結(jié)果與分析

6.1結(jié)果分析利用2001-2018年MOD04_3Km氣溶膠產(chǎn)品分析濟(jì)南市AOD時空變化特征，結(jié)合自然因素數(shù)據(jù)和城市發(fā)展數(shù)據(jù)分析濟(jì)南市氣溶膠光學(xué)厚度影響因素，并得到以下結(jié)論：

1) 空間分布上，濟(jì)南市氣溶膠濃度呈現(xiàn)由北至南逐漸降低的趨勢，萊蕪區(qū)作為新發(fā)展城區(qū)，獨立性較明顯，存在小范圍氣溶膠輻射中心；

2) 時間變化上，2001-2018年間，濟(jì)南的氣溶膠光學(xué)厚度經(jīng)兩升兩降，2010年至今一直呈逐漸下降趨勢；

3) 濟(jì)南市氣溶膠分布季節(jié)性特征顯著.春夏氣溶膠濃度明顯高于秋冬季濃度，其中，夏季濃度最高，冬季采暖季濃度最低；

4) 濟(jì)南氣溶膠空間分布明顯受到工業(yè)區(qū)的影響；在影響濟(jì)南AOD的因子中，SO2年排放量與AOD值呈極顯著正相關(guān)，工廠數(shù)、工廠排污增加是氣溶膠濃度升高的主要原因.由于濟(jì)南工業(yè)區(qū)與高密度植被覆蓋區(qū)高度重合，在對AOD與NDVI進(jìn)行相關(guān)性分析時，受工業(yè)排污影響較大，植被因素對AOD的影響被削弱，在夏季NDVI與AOD呈正相關(guān).但是，由于濟(jì)南城市地形極不典型的個例狀況，并不能排除高植被覆蓋率能夠有效減小AOD 濃度的效用，因此增加森林覆蓋度仍是改善大氣狀況的有效措施.

6.2 污染防治意見

6.2.1 政府出臺相關(guān)大氣治理政策，加大對于污染企業(yè)的管控力度 研究結(jié)果表明，人為干預(yù)對大氣污染具有明顯效用.加強(qiáng)對中北部工業(yè)區(qū)的管控，關(guān)停重污染企業(yè)，對于排放超額的污染企業(yè)進(jìn)行排污限額，從源頭上減少污染物總量.

6.2.2 合理規(guī)劃工業(yè)布局，推動新舊動能轉(zhuǎn)換試點建設(shè) 污染型企業(yè)排污是氣溶膠濃度升高的主要原因，濟(jì)南的化工企業(yè)和重污染企業(yè)主要集中在中北部，需要采取強(qiáng)硬的治理手段，推動新舊動能轉(zhuǎn)換，替換能源結(jié)構(gòu)老化的污染企業(yè)以及排污超標(biāo)的化工廠，實現(xiàn)污染物減排.

6.2.3 植樹造林，增加城市森林覆蓋度 植被對懸浮顆粒物具有一定的吸收和阻滯作用，有助于降低大氣氣溶膠濃度.在劃定現(xiàn)有林帶的基礎(chǔ)上，積極植樹造林，禁止亂砍濫伐，增加森林覆蓋度，改善大氣狀況.